引言
当前，国家大力推进数字化建设，以数字化转型驱动产业变革。传统民航企业应紧跟时代浪潮，学习掌握新的技术工具，培养数字化思维，以适应新时期的发展需求。如何把握数字化转型契机，以自身需求为导向，将数字化技术应用于飞机维修质量管理工作中，是本文所要探究的课题。
1数字化建设的应用优势
1.1建立智能化数据库
数字化的质量管理是全流程的闭环管理，其以数据为基础，为分析和解决问题提供支持，如对发现的问题进行有效跟踪，通过发现的问题对维修活动的现状做出判断。从系统层面看待问题，对其所涉及的因素、流程中的环节进行全面彻底的分析。采用多渠道广泛高效的收集数据，增强数据库的立体程度。对现有的数据进行充分整合，基于数据分析、科学建模及应用合适的算法，客观、完整、准确地还原维修体系的真实状况，进而实现预测和预警。通过机器学习，对复杂系统做出更加透彻的理解，找出体系中的薄弱环节和漏洞，从而反向指导实际工作并提供系统完善的建议，建立智能化的数据库。
1.2消除“信息孤岛”效应
“信息孤岛”造成数据不能有效交互，质量管理也将是静态的、片面的、孤立的；既不能突出质量管理中各要素间的联系，也无法体现系统中各部分和流程中各环节复杂的相互依赖关系。质量管理牵一发而动全身，如果不能从系统层面全面地分析问题，必然会造成执行层面的不顺畅。
传统的质量管理模式对于职能交叉的流程或环节管理存在不足，跨部门的问题缺少反馈渠道和评估机制，不易跟踪，难以实现闭环管理。随着企业的发展，体系的复杂程度不断提高，出现的问题也往往涉及多部门的复杂问题。而企业缺乏对跨部门、跨单位部分的管理，质量、技术与生产计划的职能交叉区域产生管理上的真空，形成“三不管地带”。各职能部门都认为问题有必要解决，但又都没有职责和权力去解决；同时，系统中的个体单位受其自身思维和眼界的局限性，无法全面了解系统中各个环节上下游流向和要素间纷繁复杂的依赖关系，因此单一的职能部门也没有能力去解决问题。
数字化的质量管理可以削减“信息孤岛”效应，加强系统上下游的管理。质量管理往往采取自上而下的管理方式，对于自下而上的信息反馈敏感度较弱。加强不同层面数据的关联交互，可以从局部的具体问题反推决策的执行情况和实际效果，有利于对宏观进行判断，并对微观做出精确调整，便于从实际角度完善政策和管理规范。此外，还能增强数据的关联性，完善反馈渠道，建立完整的操作系统，厘清问题的底层逻辑，达到从系统层面真正解决问题的目的，从而使质量管理形成闭环，驱动质量管理良性循环发展。
2数字化建设的几点思考
2.1大数据分析的应用
为了实现预测和预警功能，我们除了采用混沌工程思路以外，还可以采用大数据分析。大数据可以通过分析各要素间的联系，直接导出结果。这种方式也需要建模，但不关注要素之间本身的逻辑关系（比如因果关系），更关注要素间的关联性强弱，从而得到准确的输出。
大数据分析是思维上的提升，价值不在于数据量的多寡，而是如何整合数据[4]。少量数据的合理运用，也可以得到有价值的结论。例如，某年某月连续执行的三次波音787机型定检中，某一份工卡“构型”签署存在的问题连续发生三次。不同车间的不同工作者出现同样的错误，这样高度的关联性引起了检验人员的警觉，通过与工作者、工程师沟通，分析工卡手册，发现了波音AMM手册本身存在的问题，并反馈波音修订AMM手册，为数字化质量管理工作拓宽了思路。
2.2机器学习的应用
预测和预警只是数字化工具实际应用的一个方面，数字化建设的意义还在于使整个维修体系的运行更加受控。以维修中的生产计划为例，传统模式依赖经验做出判断，但随着企业发展及生产规模的不断扩大，非计划性地向任务包中塞工卡这种“有生产没计划”的运作方式，已不再符合企业发展的需求。
大部分问题产生的根本原因均在于系统层面的“不受控”。随着系统的复杂程度不断增大，其上下游纷繁的依赖关系很难被完全理解透彻，依赖经验的局限性越发明显。因此，更需要借助数字化理论和工具，深入了解系统行为，揭示系统的更多面，以提高其稳定性。
维修管理体系是保证飞机持续适航与飞机维修相关活动按照一定的秩序运行及其内部联系所构成的整体，是维修活动中不同系统所组成的系统。维修活动属于人类社会活动，不仅要遵循自然科学法则，还与其对自身的认知和发展有关。因此，在管理中加入“人为因素”的考虑同样至关重要。优秀的系统应具备良好的包容性，并引导员工做出正确的决策。
以一线工作的调度为例，随着维修能力的提升和检修深度的增加，我们对效率提出更高的需求，但以传统方式进行工作协调需要消耗大量的沟通成本，依赖原始的人工方式无法拓展生产效率的边界。从系统运行与发展层面看，随着落后模式与新需求的冲突不断积累，问题的出现是必然的。
因此，我们更应该注重系统的韧性，即对于问题的包容程度和恢复能力。当一套系统模型运行得足够顺畅，就可以通过实验（监控上下游的响应，及时切断与实际不符的计划，搜寻流程中的漏洞和缺失环节，判断何时需要人工介入进行干预等），引入干扰，控制影响范围，设计对照组、设置指标，找出薄弱环节，达到完善整个系统的目的，从而实现飞机维修质量监督的数字化闭环管理。通过机器学习，我们可以对复杂系统做出更加透彻的理解，找出体系中的薄弱环节和漏洞，进而反向指导实际工作并提供系统完善的建议，以进一步提升维修体系的韧性，提高系统的抗干扰能力。
2.3混沌理论的应用
混沌理论是对确定性系统中不稳定行为的研究。混沌系统最主要的特征是“差之毫厘，谬以千里”。在民航领域就有许多经典案例，如太阳神航空522号航班事故，机务做完座舱增压测试后，忘记把旋钮从“人工模式”变回“自动模式”，最终导致空难的发生。
根据混沌理论，维修活动的组织是复杂的、非线性的、动态平衡的。我们的维修体系是多个子系统组成的复杂系统，本质上是混沌系统。每入职一位新员工、新增一份工卡或配备一台新设备，都给系统输入了新的变量，系统会逐渐达成新的平衡。我们希望了解系统运行的状态，准确预测系统输出的结果，并能够判断事物的发展趋势。同时也希望完善维修体系，降低其动态变化过程中的不确定性，减少不稳定因素对系统运行带来的干扰，提高系统的韧性。
结束语
数字化不仅是方法与手段，更重要的是提升认知。解决问题并不是最终目的，旧问题被解决的同时必然会产生新的问题。数字化转型任重道远，但成功没有捷径可走，唯有脚踏实地才能稳步前行。相信在我们的不懈努力下，终将实现民航维修质量管理的数字化飞跃，以铸就中国民航业更加美好的未来。
参考文献
[1]中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要[N].人民日报,2021-03-13(001).
[2]约翰·霍兰.涌现：从混沌到有序[M].上海:上海科学技术出版公司,2006.
[3]詹姆斯·格雷克.混沌[M].北京:高等教育出版社,2004．
[4]比约恩·布劳卿,拉斯·拉克,托马斯·拉姆什.智能数据[M].北京:中信出版社,2017